Classification of financial distress in Nasdaq Helsinki companies using decision tree

Abstract

This study aimed to accurately predict financial distress in a multi-class setting using a decision tree to extract rules and thresholds that determine distressed classes. These rules and thresholds can be used by investors in the decision-making process, to evaluate their investment’s financial state. Quarterly data used in the study is gathered from companies listed in Nasdaq Helsinki from 2017 to 2023 and had 3 102 observations.

Several decision models were created, and a three-class model was found to be the most accurate multi-class model. The overall accuracy of the model was 66.52 %. The accuracy of the financial distress class was 84.86%, the accuracy of heading towards the financial distress class was 73.77%, and the financial soundness class had an accuracy of 74.41 %. The root node used the variable Price to Earnings, with a threshold of 0.78, where values less than the threshold were predicted as financial distress. The first decision node used the variable Quick ratio, with a threshold of 0.99, where values above or equal to the threshold were predicted as financially sound. The second decision node used the change of Return on Equity, with a threshold of -0.65, where values below the threshold were predicted as heading toward financial distress, and values above or equal to the threshold were predicted as financially sound. The predictions had 24 % in the financial distress class, 11 % in heading towards the financial distress class, and 65 % in the financial soundness class.

Tämän tutkielman päätavoite on ennustaa täsmällisesti taloudellista ahdinkoa moniluokkaympäristössä käyttäen päätöspuuta, josta poimitaan sääntöjä ja raja-arvoja, joilla pystytään määrittämään luokat, jotka kokevat taloudellista ahdinkoa. Sijoittajat voivat käyttää näitä sääntöjä ja raja-arvoja osana heidän päätöksentekoprosessiansa, kun he arvioivat sijoitustensa taloudellista tilaa. Kvartaalidata on kerätty julkisilta osakeyhtiöiltä, jotka ovat listautuneet Nasdaq Helsinkiin. Data on vuosien 2017 ja 2023 väliltä, ja sisältää 3 102 havaintoa.

Useita päätöspuumalleja luotiin, joista kolmiluokkamalli todettiin tarkimmaksi moniluokkamalleista. Mallin kokonaistarkkuus oli 66,52 %. Taloudellinen ahdinko -luokan tarkkuus oli 84,86 %, menossa kohti taloudellista ahdinkoa -luokan tarkkuus oli 73,77 % ja taloudellinen vakaus -luokan tarkkuus oli 74,41 %. Päätöspuun juurisolmu käyttää muuttujaa voittokerroin raja-arvolla 0,78, jossa tämän raja-arvon alle jäävät arvot luokitellaan taloudellisen ahdingon luokkaan. Ensimmäinen päätössolmu käyttää muuttujaa likviditeettisuhde ja raja-arvoa 0,99, jossa tämän raja-arvon ylittävät tai yhtä suuret arvot luokitellaan taloudellisen vakauden luokkaan. Toinen päätössolmu käyttää muuttujan oman pääoman tuoton muutosta ja raja-arvoa -0,65, jossa tämän raja-arvon alle jäävät arvot luokitellaan menevän kohti taloudellista ahdinkoa ja raja-arvon ylittävät tai yhtä suuret arvot luokitellaan taloudellisen vakauden luokkaan. Havannoista 24 % ennustettiin taloudellisen ahdingon luokkaan, 11 % menossa kohti taloudellista ahdinkoa -luokkaan ja 65 % taloudellisen vakauden luokkaan.